摘要
本发明涉及一种基于PET‑CT标志物的淋巴瘤预后预测方法、设备和介质,所述方法包括以下步骤:获取患者的PET/CT图像,输入基于影像‑临床‑分子分型的淋巴瘤预后预测模型,获得预后风险类别;所述基于影像‑临床‑分子分型的淋巴瘤预后预测模型根据PET‑CT标志物、临床指标和基因分型数据构建,所述PET‑CT标志物根据双模态病灶分割网络对患者PET/CT图像的分割结果计算获得,并通过K‑M生存曲线进行预后意义验证;所述双模态病灶分割网络包括编码器和解码器,所述编码器通过多个卷积层进行特征提取,在最后一个卷积层之后引入通道平滑层对提取的特征进行融合。与现有技术相比,本发明可以从PET/CT影像中精准捕捉肿瘤信息,并与基因组学和临床医学相结合,进行淋巴瘤预后预测。
技术关键词
预后预测方法
标志物
预后预测模型
基因分型数据
双模态
肿瘤
指标
影像
放射性标记物
患者
编码器
优化网络参数
脱氢酶
分子
梯度下降法
解码器
曲线
图像
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人非小细胞肺癌
标志物
信息识别方法
图片
颜色
图像轮廓检测算法
预后预测模型
食管癌患者
机器学习算法模型
随机森林模型
数据